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저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제23권 제5호
발행연도
2012.10
수록면
1,027 - 1,035 (9page)

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This paper proposes a new Levenberg-Marquardt algorithm that is accelerated by adjusting a Jacobian matrix and a quasi-Hessian matrix. The proposed method parti-tions the Jacobian matrix into block matrices and employs the inverse of a partitioned matrix to find the inverse of the quasi-Hessian matrix. Our method can avoid expen-sive operations and save memory in calculating the inverse of the quasi-Hessian matrix. It can shorten the training time for fast convergence. In our results tested in a large application, we were able to save about 20% of the training time than other algorithms.

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